| 基于相位差法和深度神经网络的复杂波前探测技术 | |
| 刘辉; 金振宇; 季凯帆 | |
| 2023-01-03 | |
| 著作权人 | 中国科学院云南天文台 |
| 专利号 | ZL202211213030.1 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 本发明公开了基于相位差法和深度神经网络的复杂波前探测技术，包括如下步骤：收集图像信息、波前相差模拟、训练神经网络计算模型、模型预测；本发明的有益效果是，该基于相位差法和深度神经网络的复杂波前探测技术，用神经网络模型的前向并行计算取代了现有PD方法中的非线性最优化计算，即用一个简单的前向(单向)计算模式，替代了原来复杂的迭代计算模式，获得了一种普适性的波前探测算法模型；神经网络模型的单向计算模式将非线性优化迭代计算分钟量级的求解时间降低至毫秒量级，能够较好地满足复杂动态波前准实时探测的需要，极大地拓展了PD方法的适用领域。 |
| 学科主题 | 计算机科学技术 ; 人工智能 ; 计算机应用 ; 计算机图象处理 |
| 公开日期 | 2023-01-03 |
| 申请日期 | 2022-09-29 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 公开 |
| 内容类型 | 专利 |
| 源URL | [http://ir.ynao.ac.cn/handle/114a53/25704]  |
| 专题 | 天文技术实验室 |
| 作者单位 | 中国科学院云南天文台, 云南省昆明市官渡区羊方旺396号 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘辉,金振宇,季凯帆. 基于相位差法和深度神经网络的复杂波前探测技术. ZL202211213030.1. 2023-01-03. |
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